BigQuery para engenharia de dados: otimização interna e de consultas

À medida que os volumes de dados aumentam, os bancos de datos tradicionais têm dificuldades para acompanhar as demandas analíticas. O BigQuery oferece uma solução de data warehouse sem servidor e altamente escalável, mas usá-la de forma eficiente requer uma compreensão sólida de como ela processa e armazena dados. Através de explicações claras e exemplos de código escrito, você fará a transição de consultas básicas para o gerenciamento de pipelines de dados prontos para produção.Você obterá uma compreensão profunda de como o BigQuery separa o armazenamento e a computação, permitindo que você escreva consultas que sejam executadas mais rapidamente e com menos custo. O que você vai aprender: - Entenda o armazenamento desacoplado do BigQuery e a arquitetura de computação para escrever consultas econômicas - Configurar tabelas particionadas e agrupadas para otimizar o desempenho da consulta e reduzir o volume de dados verificados - Escreva consultas SQL avançadas usando campos aninhados e repetidos, incluindo structs e arrays - Interaja com o BigQuery programaticamente usando a interface de linha de comando e a biblioteca de cliente Python - Pratique estratégias de controle de custos usando consultas secas, configurações de faturamento máximo de bytes e planos de execução - Aplique práticas modernas de engenharia de dados, incluindo design de esquema para cargas de trabalho analíticas e manipulação de fontes de dados externas Sua jornada de aprendizado começa com terminologia básica, definições de arquitetura e técnicas básicas de carregamento de dados.De lá, você progredirá para exercícios práticos de otimização de SQL, padrões de design de esquema e automação programática usando Python. Este curso foi projetado para aspirantes a engenheiros de dados, administradores de banco de dados e analistas de dados que desejam trabalhar com conjuntos de Dados massivos.Não é necessária experiência prévia com o BigQuery, embora seja recomendada uma familiaridade básica com o SQL padrão. Comece a ler hoje mesmo para criar data warehouses rápidos, escaláveis e econômicos com o BigQuery.